TEMA 3. EL INTERNET DE LAS COSAS. ESQUEMA DEL IOT, USO DE SENSORES Y APLICACIONES EN SALUD

1. INTRODUCCIÓN AL INTERNET DE LAS COSAS 

El Internet de las cosas, en inglés Internet of Things o IoT, es un concepto que surge en el año 1.999 en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, a partir de la fundación del Auto-ID Center, un grupo de investigación sobre el área de la identificación de radiofrecuencia en red (RFID), que se inicia para sentar las bases de la estandarización de esta tecnología y la introducción de un identificador electrónico único (Electronic Product Code o EPC) universal para cada objeto físico en cualquier parte del mundo.

Aunque no exista una definición formalmente establecida para el IoT, la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) se refiere a este concepto como "una infraestructura global para la sociedad de la Información, que permite servicios avanzados mediante la interconexión de cosas (físicas y digitales) basadas en tecnologías de la información y la comunicación interoperables, existentes y en evolución".

Esto implica conexiones entre los objetos, pero no solo a nivel local sino también global, gracias a Internet. Estos objetos son capaces de recoger e intercambiar información a través de diferentes protocolos de comunicación usando infraestructuras de conexión en red, habitualmente sin implicar intervención humana. Estos objetos pueden ser cualquier cosa, desde electrodomésticos, automóviles, dispositivos de seguimiento de la salud, hasta sensores y actuadores integrados en infraestructuras urbanas. La idea central del IoT es dotar a estos objetos de la capacidad de recopilar información, procesarla y transmitirla a otros dispositivos o sistemas a través de la red.

Esto permite la automatización, el control remoto y la toma de decisiones más eficientes en diversos entornos y constituye un cambio radical en la calidad de vida de las personas en la sociedad, ofreciendo una gran cantidad de nuevas oportunidades de acceso a datos, servicios específicos en la educación, seguridad, asistencia sanitaria y en el transporte, entre otros campos.

A partir de este concepto, surge también el término Smart (inteligente) como un prefijo que acompaña a todo lo que se refiere a IoT: Smart Cities, Smart Home, Smart Energy, Smart Industry y por supuesto, Smart Health.

 El IoT tiene implicaciones significativas en múltiples áreas:

• Comodidad y eficiencia: los dispositivos conectados pueden interactuar entre sí para proporcionar comodidad y eficiencia en nuestras vidas diarias. Un ejemplo sería el uso de un termostato inteligente puede ajustar automáticamente la temperatura de una habitación en función de la presencia o preferencias del usuario.
• Automatización industrial: en entornos industriales, el IoT permite la monitorización y el control en tiempo real de procesos de producción, optimización de cadenas de suministro y mantenimiento predictivo de maquinarias.
• Ciudades inteligentes: los diferentes sensores y dispositivos conectados pueden ayudar a administrar los recursos urbanos de manera más eficiente, como, por ejemplo, el alumbrado público, el tráfico, la gestión de residuos y la monitorización ambiental.
• Seguridad: El IoT puede mejorar la seguridad a través de sistemas de vigilancia inteligentes, detección de incendios, alarmas de seguridad y sistemas de control de acceso.
• Salud y bienestar: y en nuestro ámbito los diferentes sensores y dispositivos médicos conectados pueden realizar un seguimiento de la salud de los pacientes en tiempo real y enviar alertas a los profesionales en caso de anomalías. También se pueden utilizar para la monitorización de la actividad física y el bienestar general. En este caso hablaremos del Internet de las cosas de salud (en inglés, Internet of Medical Things o IoMT), que hace alusión a una red de dispositivos médicos que se conectan directamente entre sí para capturar, compartir y controlar los datos vitales de forma automática a través de una capa de servicio segura (SSL) que se conecta a un servidor central de mando y control en la nube. Un ejemplo en este campo podría suponer el uso de una bomba de insulina que alerte al paciente cuando detecte una tendencia que pueda inducir una hipoglucemia, y que envíe automáticamente otra notificación a un familiar. 

Sin embargo y como vamos a ver, el IoT también plantea desafíos relacionados con la seguridad y privacidad de los datos, la interoperabilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes y la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos generados por los dispositivos conectados. Estos desafíos deberán abordarse adecuadamente para aprovechar al máximo el potencial del Internet de las cosas. 

2. TECNOLOGÍAS IMPLICADAS Y FUNCIONAMIENTO DEL IoT 

El Internet de las Cosas implica un despliegue importante de tecnología, tanto a nivel de programación (software) como componentes (hardware), y también de un marco de trabajo y diversos estándares de comunicación para que estos dispositivos puedan comunicarse entre sí o lo que es lo mismo, sean interoperables.

Los bloques básicos que estructuran el Internet de las Cosas incluyen sensores que recogen información, redes y puertas de entrada y salida para la transmisión de los datos, y sistemas intermedios que permiten a los dispositivos hablar entre sí y hacia plataformas que procesan y almacenan la información (por ejemplo, la nube) y, finalmente, una interfaz que posibilita que un usuario final obtenga la información.

A nivel de funcionamiento, podemos señalar el modelo de 3 capas, el cual consta de la capa de percepción, la capa de red y la capa de aplicación:

• La capa de percepción también se conoce como capa física porque contiene los dispositivos tangibles y los sensores incorporados que permiten la existencia de la arquitectura. Los sensores físicos o dispositivos que recopilan información sobre los entornos son parte de esta capa, interactuando con el entorno que les rodea.
• La capa de red es responsable de la comunicación entre los dispositivos físicos, enviando y recibiendo información recopilada a través de una conexión cableada o inalámbrica a la capa de aplicación. Esta capa transporta la información recopilada a través de ciertos protocolos. Existen una gran cantidad de protocolos y tecnologías de comunicación que utiliza el IoT, por lo que es importante considerar la eficiencia y la seguridad antes de implementarlos.
• La capa de aplicación proporciona las aplicaciones y servicios del sistema IoT. El procesamiento, análisis y presentación de datos ocurre en esta capa. Los datos de las capas anteriores están disponibles para la aplicación real que se ejecuta en el dispositivo IoT.

Representación de la arquitectura de 3 capas del IoT. Obtenido de Architectures in the IoT Civilization. 

Del mismo modo que el IoT carece de una definición formal, tampoco dispone de estándares tecnológicos y se caracteriza por su heterogeneidad: diferentes componentes, hardware, software, protocolos, herramientas, servicios, etc., lo cual no es necesariamente algo negativo, aunque conduce a un mayor número de retos relacionados con la seguridad, estandarización y eficiencia, dificultando por ejemplo la posibilidad de uso de unos protocolos diseñados para un dispositivo con otros diferentes.

Existen por tanto tecnologías muy diversas que permiten conectar determinados aparatos o dispositivos de forma inalámbrica, aunque como es lógico, no todas funcionan igual y cada una tiene un alcance, una velocidad de transmisión de datos, un consumo energético y operan a frecuencias diferentes. Estas características son muy importantes a la hora de optar por alguna de ellas para conectar dispositivos:

• Alcance: se refiere a la distancia máxima que puede cubrir la señal inalámbrica. Algunas tecnologías tienen un alcance corto, lo cual resulta ideal para dispositivos en proximidad, mientras que otras tienen un alcance más amplio, lo que permite la comunicación a larga distancia.
• Consumo de energía: esta característica es fundamental para dispositivos que operan con baterías. Algunas tecnologías inalámbricas están diseñadas para ser de bajo consumo energético, lo que prolonga la duración de la batería y permite una operación prolongada sin necesidad de cambiar o recargar las baterías con frecuencia.
• Ancho de banda: se refiere a la cantidad de datos que se pueden transmitir en un período de tiempo determinado. Para aplicaciones de IoT que requieren una transferencia de datos rápida, como la transmisión de video o grandes volúmenes de datos, se necesitará una tecnología con un ancho de banda más amplio.
• Latencia: es el tiempo que tarda la información en viajar desde el dispositivo emisor al receptor. Para aplicaciones en tiempo real o interacciones en tiempo crítico, como la conducción autónoma o el control remoto de dispositivos (por ejemplo, un robot quirúrgico), se precisa de una tecnología con muy baja latencia que ofrezca una respuesta rápida.
• Coste: algunas tecnologías pueden ser más costosas en términos de hardware, licencias o infraestructura necesaria.
• Seguridad: es esencial para proteger los datos y evitar accesos no autorizados, especialmente en el ámbito de la salud, en el que los datos son considerados en el máximo nivel de protección. Es importante evaluar la robustez de las medidas de seguridad implementadas en cada tecnología, como el cifrado de datos y los protocolos de autenticación. 

Las tecnologías inalámbricas más utilizadas en el campo del IoT son: bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, Z-Wave, LoRaWAN y NB-IoT. La elección de la tecnología dependerá de los requisitos específicos de la aplicación y las condiciones relacionadas con las características anteriores. 

2.1. Tecnologías de corto alcance 

Bluetooth: apareció en la década de 1990 y ha evolucionado en varias versiones. Es ampliamente utilizado en dispositivos de consumo y ofrece una comunicación inalámbrica de corto alcance. Como ventajas presenta un: bajo consumo de energía, una fácil conectividad y amplia disponibilidad de dispositivos compatibles. Y como inconvenientes su alcance limitado y la capacidad para conectar solo unos pocos dispositivos simultáneamente.

Zigbee: surgió a principios de los años 2000 y se desarrolló como una tecnología de red de área personal inalámbrica (WPAN). Es conocida por su bajo consumo de energía y su capacidad para soportar grandes redes de dispositivos. Presenta un bajo consumo de energía, alcance moderado, capacidad para soportar grandes redes y seguridad incorporada. Y como inconvenientes tiene un menor ancho de banda en comparación con Wi-Fi o Bluetooth. 

2.2. Tecnologías de medio alcance 

Wi-Fi: se popularizó a fines de los años 90 y ha evolucionado en múltiples estándares, como el 802.11b/g/n/ac. Proporciona conectividad inalámbrica a Internet en áreas limitadas. Presenta una alta velocidad de transferencia de datos, amplia disponibilidad de infraestructura y compatibilidad con múltiples dispositivos, aunque presenta un mayor consumo de energía y un menor alcance, limitado a distancias cortas.

Z-Wave: surgió en la década de 2000 como una tecnología inalámbrica para la automatización del hogar (domótica). Se enfoca en aplicaciones de bajo consumo de energía y proporciona una comunicación de red de área local inalámbrica (WLAN) de alcance medio. Presenta un consumo bajo de energía, alcance moderado, capacidad para soportar redes más grandes y seguridad incorporada. Aunque tiene un menor ancho de banda en comparación con Wi-Fi o Zigbee. 

2.3. Tecnologías de largo alcance 

LoRaWAN: apareció en la década de 2010 y se basa en la tecnología LoRa (Long Range). Ofrece una conectividad inalámbrica de largo alcance y baja potencia para aplicaciones de IoT en áreas amplias. Como ventajas presenta un largo alcance, bajo consumo de energía, capacidad para soportar una gran cantidad de dispositivos y bajos requisitos de infraestructura. Inconvenientes: menor ancho de banda y velocidad de transferencia de datos en comparación con tecnologías de corto alcance.

NB-IoT (Narrow Band IoT): es un estándar de comunicación celular de baja potencia diseñado específicamente para aplicaciones de IoT. Proporciona una conectividad de largo alcance a través de la infraestructura de redes celulares existente. Tiene por tanto un alcance largo, mayor penetración en interiores, buena calidad de servicio y seguridad. Y como inconvenientes presenta un mayor consumo de energía en comparación con tecnologías de corto alcance y dependencia de la infraestructura de las redes celulares. 

Tabla resumen de las características clave de las tecnologías IoT. 

2.4. Tecnologías de redes celulares 

4G, 5G y LTE (Long-Term Evolution) son tecnologías de comunicación móvil de alta velocidad utilizadas en las redes celulares. Aunque inicialmente se desarrollaron para la transmisión de datos móviles de alta velocidad en dispositivos móviles como teléfonos inteligentes y tabletas, también pueden utilizarse en aplicaciones de IoT. Veamos dónde se clasificarían en función de algunas características anteriores:

• Alcance: tienen un alcance amplio y se basan en la infraestructura de las redes celulares existentes. Pueden proporcionar cobertura en áreas geográficas extensas, incluyendo zonas urbanas y rurales.
• Consumo de energía: en comparación con tecnologías de baja potencia como Zigbee o LoRaWAN, el 4G, 5G y LTE suelen tener un mayor consumo de energía. Esto puede limitar su uso en dispositivos que requieren una larga duración de batería o funcionan con energía limitada.
• Ancho de banda: ofrecen un alto ancho de banda, lo que las hace adecuadas para aplicaciones que requieren una transmisión rápida de datos, como streaming de video, videollamadas y transferencia de archivos grandes. Pero no encajan bien con aplicaciones que solo necesitan transmitir pequeñas cantidades de datos de forma esporádica.
• Latencia ofrecen una baja latencia, lo que permite una comunicación casi en tiempo real. Esto es beneficioso para aplicaciones de IoT que requieren respuestas rápidas, como la conducción autónoma o la monitorización de seguridad.
• Coste: la implementación de tecnologías basadas en 4G, 5G y LTE puede requerir una infraestructura más compleja y costosa en comparación con otras tecnologías de IoT de alcance corto. Además, el acceso a estas redes puede estar sujeto a tarifas y planes de datos proporcionados por los operadores de telecomunicaciones.

Evolución de las tecnologías IoT. 

Frente a tecnologías anteriores, el 5G representa la siguiente etapa de la tecnología Evolución a Largo Plazo (en inglés, Long-Term Evolution o LTE) y es la tecnología que podría permitir la expansión masiva del IoT, ya que presenta unas características clave:

• Mayor velocidad y capacidad: el 5G ofrece velocidades de transferencia de datos mucho más rápidas en comparación con tecnologías anteriores como el 4G y LTE. Esto permite una transmisión de datos más rápida y eficiente en aplicaciones de IoT que requieren un procesamiento y transferencia de datos en tiempo real.
• Baja latencia: se reduce la latencia significativamente en comparación con tecnologías anteriores, lo que permite respuestas casi instantáneas en la comunicación entre dispositivos, algo esencial para aplicaciones críticas en tiempo real, como la conducción autónoma, la telesalud y los sistemas de control industrial.
• Mayor capacidad de conexión: El 5G ha sido diseñado para manejar una mayor cantidad de dispositivos conectados simultáneamente. Esto es especialmente importante en el ámbito del IoT, donde se espera un crecimiento exponencial en la cantidad de dispositivos conectados en los próximos años. El 5G puede soportar una mayor densidad de dispositivos, lo que permite una mayor expansión del ecosistema de IoT.
• Mayor confiabilidad y disponibilidad: el 5G ofrece mejoras en términos de confiabilidad y disponibilidad de la red. Esto significa que las conexiones son más estables y menos propensas a interrupciones, lo que es fundamental para aplicaciones críticas de IoT que requieren una comunicación constante y confiable. 

Todo esto hace que aplicaciones que con 4G no podían abordarse, puedan hacerlo ahora. Por ejemplo, los expertos no creen que las redes 4G tengan la capacidad de administrar ciudades verdaderamente conectadas. Sin embargo, las redes 5G pueden soportar la enorme cantidad de datos que generarán las ciudades inteligentes. Otro caso donde 5G es imprescindible es en el de los vehículos autónomos: las innovaciones de 5G podrían permitir que los vehículos autónomos interactúen de manera segura entre sí, con la infraestructura de tráfico e incluso con las carreteras mismas. Y en nuestro ámbito, podría suponer el impulso definitivo a distintos servicios de salud digital como, por ejemplo: 

• Telesalud de alta definición: El 5G permite la transmisión rápida y confiable de datos de alta calidad, lo que facilita la implementación de servicios de telesalud de alta definición. Los profesionales podrán realizar consultas en tiempo real con los pacientes a distancia, visualizar imágenes médicas detalladas y realizar diagnósticos más precisos.
• Cirugía remota: con la baja latencia del 5G, se puede facilitar la realización de cirugías remotas o asistidas por robots. Los cirujanos pueden controlar robots quirúrgicos de manera precisa y en tiempo real, incluso a larga distancia.
• Monitorización en tiempo real: de los signos vitales de los pacientes a distancia. Los dispositivos médicos conectados pueden transmitir datos de manera rápida y confiable, lo que permite a los profesionales supervisar y responder de manera inmediata a cambios en la salud de los pacientes, especialmente en casos de personas con enfermedades crónicas o de alto riesgo.
• Internet de las Cosas médicas (IoMT): es fundamental para impulsar la IoMT, que se refiere a la conexión de dispositivos médicos y sensores para recopilar datos de salud. Con el 5G, los dispositivos médicos pueden comunicarse de manera más eficiente y transmitir datos en tiempo real a los sistemas de atención sanitaria. Esto puede mejorar el seguimiento de pacientes, el diagnóstico temprano de enfermedades y la gestión eficiente de los recursos médicos.
• Formación sanitaria: El 5G permite la transmisión de contenido multimedia en alta calidad, lo que puede facilitar la formación remota de profesionales de la salud y la consulta con expertos en tiempo real.  

3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL E IoT

Dado que los sistemas IoT están compuestos por una gran cantidad de dispositivos heterogéneos dispersos en la red que generan un flujo constante de datos, que se recopilan de forma autónoma y generan enormes sets de datos, todo lleva a pensar que usar tecnologías de análisis de información basadas en inteligencia artificial, puede ser una excelente idea. La IA puede analizar y procesar datos masivos de manera eficiente, identificar patrones, realizar predicciones y extraer conocimientos útiles.

El IoT proporciona datos en tiempo real sobre diversas variables y eventos. La IA puede aprovechar esta información en tiempo real para tomar decisiones automatizadas y realizar acciones instantáneas. Por ejemplo, en un entorno de fabricación inteligente, los sensores IoT pueden enviar datos a un sistema de IA que monitoriza y controla los procesos de producción de manera autónoma y optimizada.

El aprendizaje profundo como una rama de la inteligencia artificial, se ha introducido con los dispositivos de IoT para utilizar en tareas de monitorización continua y ayuda en el diagnóstico de enfermedades. Esto significa que los dispositivos de IoT equipados con algoritmos de Deep learning pueden analizar y procesar los datos generados por los sensores de salud en tiempo real, identificando patrones y anomalías que pueden indicar problemas de salud. Por ejemplo, un dispositivo de IoT puede monitorizar constantemente los niveles de glucosa en sangre de un paciente diabético y alertar al profesional o al paciente si se detecta un nivel anormalmente alto o bajo.

Además, la inteligencia artificial también puede ser utilizada para ayudar en la toma de decisiones a través de sistemas de soporte de decisiones. Estos sistemas pueden analizar grandes volúmenes de datos de salud y proporcionar recomendaciones personalizadas para el tratamiento o la atención del paciente. Por ejemplo, un sistema de IoT puede utilizar algoritmos para analizar los datos de un paciente y sugerir la mejor opción de tratamiento según su historial médico y otros factores relevantes.

El aprendizaje profundo ha demostrado resultados notables en diversos campos, como el reconocimiento de imágenes, la recuperación de información, el reconocimiento de voz, el procesamiento de lenguaje natural y la detección del estado fisiológico y psicológico. Estos avances sirven como base para el desarrollo de aplicaciones de IoT más inteligentes y eficientes.  

4. ASPECTOS CLAVE EN EL DESARROLLO DEL IoT 

4.1. Principales desafíos 

El Internet de las Cosas se enfrenta a una serie de desafíos que deben abordarse para garantizar su funcionamiento seguro y eficiente. Podrían resumirse en las siguientes:

1. Heterogeneidad y falta de interoperabilidad: como hemos visto anteriormente, el IoT se caracteriza por la diversidad de dispositivos y protocolos, lo que limita la interoperabilidad. Esta heterogeneidad dificulta la comunicación efectiva entre los dispositivos y requiere soluciones para lograr la compatibilidad. Además, afecta a aspectos como la escalabilidad.
2. Seguridad y privacidad: el acceso no autorizado, la falta de cifrado, el control de acceso y la autenticación pueden comprometer la integridad de los datos y la confidencialidad de la información.
3. Estándares y falta de normalización: la falta de estándares y normas comunes dificulta la implementación y la adopción generalizada de estas tecnologías. Además, la falta de normalización puede afectar la interoperabilidad y la seguridad de dispositivos y comunicaciones.
4. Confidencialidad, integridad y disponibilidad: estos son los pilares fundamentales de la ciberseguridad en los sistemas informáticos y de red, y también se aplican a los sistemas de IoT. La confidencialidad asegura que la información solo sea accesible para dispositivos y partes de confianza. La integridad garantiza que la información se transmita sin alteraciones y permanezca precisa. Y la disponibilidad hace referencia a la accesibilidad de la información para las partes autorizadas en cualquier momento, e incluye la copia de seguridad y recuperación de datos.
5. Ataques de intermediario (MITM): en los ataques de intermediario un dispositivo no autorizado se coloca entre las comunicaciones de los dispositivos de IoT, lo cual representa una amenaza significativa para la seguridad de estas tecnologías. Estos ataques pueden comprometer la confidencialidad de los datos transmitidos y dar lugar a problemas como el robo de datos y el ransomware (software malicioso que se utiliza para cifrar los archivos en un sistema informático y luego exigir un rescate económico).
6. Arquitectura y compatibilidad: la naturaleza heterogénea del IoT dificulta la elección de una arquitectura y un método de implementación eficientes. La compatibilidad entre los dispositivos y la estandarización de las comunicaciones y transferencias de datos son aspectos clave para garantizar la funcionalidad y la interoperabilidad en el entorno del IoT.
7. Cifrado y consumo de recursos: el cifrado de datos en el entorno del IoT es crucial para proteger la información en reposo y en tránsito. Sin embargo, el cifrado puede consumir recursos y energía significativos de los dispositivos de IoT, lo que plantea desafíos adicionales. Es necesario encontrar un equilibrio entre la seguridad y la eficiencia energética.
8. Cumplimiento normativo y sectorial: en sectores como la salud, donde se recopila y transmite información personal sensible, el cumplimiento normativo es fundamental. Las diferentes regulaciones requieren una transmisión segura de datos de salud y plantean desafíos adicionales para garantizar la privacidad y la seguridad de los datos. 

4.2. ¿Por qué es importante el IoT en este momento? 

Parece que en este campo nos dirigimos hacia lo que podríamos llamar una tormenta perfecta. Durante las últimas décadas estamos experimentando una mayor disponibilidad de Internet de banda ancha asociado a un coste decreciente de la conexión, y a una integración "por diseño" de las capacidades Wi-Fi y sensores en los dispositivos, junto a una enorme penetración de los smartphones en todos los ámbitos, lo que han creado una base perfecta sobre la cual impulsar el desarrollo del IoT.

Nos dirigimos hacia lo que algunos expertos denominan el Internet de Todo (en inglés (Internet of Everything o IoE), una extensión del IoT que va más allá de la interconexión de dispositivos y abarca la conexión de personas, procesos, datos y cosas en un ecosistema interconectado. Mientras que el IoT se centra principalmente en la conectividad de los dispositivos, el IoE busca crear un entorno en el que todo esté conectado y pueda comunicarse entre sí. Esto implica la convergencia de diferentes tecnologías, incluyendo el IoT, la inteligencia artificial, la analítica de datos, la movilidad y la nube, para habilitar la conexión e interacción de todos los elementos de un entorno digital. De esta forma, no solo los dispositivos, sino también las personas, los procesos y los datos podrán intercambiar información y colaborar de manera inteligente, en un flujo continuo e inimaginablemente inmenso de conexiones entre personas, procesos, datos y cosas, abarcando todo el ecosistema de conectividad alrededor de un universo común.

Y es que el IoT podría suponer el pegamento de la denominada como la 4ª Revolución industrial. Tras la revolución digital iniciada desde mediados del siglo XX, esta cuarta etapa estaría marcada por avances tecnológicos emergentes en una serie de campos, que se caracteriza por una fusión de tecnologías actualmente en prueba o en desarrollo, lo que está desintegrando las fronteras entre las esferas física, digital, y biológica, y por innovaciones tecnológicas basadas en la conectividad para automatizar procesos. Es por ello que el internet de las cosas se situaría en el centro mismo de esta cuarta revolución industrial.

5. APLICACIONES GENERALES DEL IoT 

La capacidad de conectar todo tipo de dispositivos significa que el Internet de las Cosas puede tener aplicaciones en casi cualquier área. ​Estos sistemas podrían encargarse de recolectar información en diferentes entornos, desde ecosistemas naturales hasta edificios y fábricas, pasando por el consumo y la movilidad. 

5.1. Ciudades inteligentes 

También llamadas Smart cities, son aquellas ciudades que utilizan la tecnología y la conectividad para mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos, optimizar la eficiencia de los servicios públicos y promover un desarrollo sostenible. Algunos ejemplos de sus beneficios son:

• Infraestructura conectada: el IoT permite la interconexión de diferentes componentes de la infraestructura de la ciudad, como sistemas de transporte, alumbrado público, gestión de residuos, suministro de agua y energía, entre otros. Esto proporciona una gestión más eficiente y centralizada de la infraestructura, lo que lleva a un uso más sostenible de los recursos y una mayor calidad de vida para los ciudadanos.
• Mejora de la movilidad: el IoT permite la implementación de soluciones de transporte inteligente, como sensores en las carreteras, semáforos inteligentes y sistemas de estacionamiento conectados. Estas tecnologías pueden recopilar datos en tiempo real, analizar el tráfico y ofrecer información precisa a los ciudadanos, lo que reduce la congestión del tráfico, mejora la seguridad vial y facilita el desplazamiento de las personas en la ciudad.
• Servicios públicos eficientes: estas tecnologías facilitan la monitorización y gestión inteligente de los servicios públicos, como el suministro de agua, la gestión de residuos y el alumbrado público. Los sensores conectados pueden proporcionar datos en tiempo real sobre el consumo de recursos, los niveles de llenado de contenedores, la calidad del agua, etc. Esto permite una gestión más eficiente de los servicios, optimizando el uso de recursos y reduciendo los costes operativos.
• Seguridad y gestión de emergencias: el IoT ofrece soluciones de seguridad inteligente que mejoran la vigilancia y la respuesta en casos de emergencia. Los sensores y las cámaras conectadas pueden detectar anomalías, como incendios, intrusiones o accidentes, y enviar alertas en tiempo real a las autoridades correspondientes. Esto permite una respuesta más rápida y eficiente ante situaciones de peligro, garantizando la seguridad de los ciudadanos.
• Sistemas de participación ciudadana: fomenta la participación activa de los ciudadanos en la toma de decisiones y la mejora de la calidad de vida en la ciudad. Las aplicaciones y plataformas conectadas permiten a los ciudadanos acceder a información relevante, como datos ambientales, servicios disponibles y eventos locales. Esto promueve una mayor participación ciudadana, la colaboración con las autoridades y la generación de ideas innovadoras para el desarrollo de la ciudad. 

5.2. Hogar conectado 

La domótica se refiere a la aplicación de la tecnología para automatizar y controlar diversos dispositivos y sistemas en el hogar, con el objetivo de mejorar la comodidad, la eficiencia energética y la seguridad. Algunas aplicaciones son:

• Automatización del hogar: los dispositivos conectados, como los termostatos inteligentes, las cerraduras electrónicas, los sistemas de iluminación y los electrodomésticos, pueden controlarse y programarse de manera remota a través de una aplicación en el teléfono inteligente. Esto permite a los usuarios ajustar la temperatura, encender o apagar las luces, gestionar la seguridad y controlar los electrodomésticos desde cualquier lugar.
• Eficiencia energética: los sensores y los dispositivos inteligentes pueden monitorizar y optimizar el consumo de energía en tiempo real. Por ejemplo, los termostatos inteligentes pueden ajustar automáticamente la temperatura según la ocupación y las preferencias, y los electrodomésticos inteligentes pueden programarse para funcionar en horarios de menor demanda energética, contribuyendo a reducir los costes de energía y el impacto ambiental.
• Seguridad y vigilancia: los sistemas de seguridad inteligentes, como las cámaras de seguridad, los detectores de movimiento y los sistemas de alarma, pueden estar conectados a través del IoT. Esto permite la monitorización remota y en tiempo real, así como la recepción de notificaciones y alertas en caso de intrusión o situaciones de emergencia. Además, los sistemas de seguridad inteligentes pueden integrarse con otros dispositivos, como cerraduras electrónicas y sistemas de control de acceso.
• Asistencia y cuidado de la salud: hablaremos más adelante sobre las aplicaciones en salud, pero el hogar conectado también puede facilitar la asistencia y el cuidado de la salud a través del uso de sensores y monitories conectados a dispositivos médicos.
• Entretenimiento y confort: altavoces inteligentes, televisores y sistemas de audio pueden estar conectados y controlados de manera centralizada. Los sistemas de entretenimiento pueden integrarse con la iluminación y otros dispositivos para crear ambientes personalizados y facilitar la experiencia del usuario. 

5.3. Movilidad y transporte 

El Internet de las cosas tiene numerosas aplicaciones en el ámbito de la movilidad y el transporte, lo cual ha llevado al desarrollo de soluciones inteligentes que mejoran la eficiencia, la seguridad y la experiencia de este sector. Algunas de sus principales aplicaciones son:

• Transporte inteligente: el IoT permite la implementación de sistemas que optimizan la gestión del tráfico y mejoran la movilidad en las ciudades. Los sensores y dispositivos conectados recopilan datos en tiempo real sobre el tráfico, las condiciones de la carretera, la ocupación de estacionamientos y otros factores relevantes. Esta información se utiliza para ofrecer servicios de navegación en tiempo real, planificación de rutas eficientes y ajuste dinámico de los semáforos, lo que reduce la congestión del tráfico y mejora la fluidez en las vías de comunicación.
• Vehículos conectados: también conocidos como coches inteligentes, estos vehículos están equipados con sensores y dispositivos que recopilan datos sobre el rendimiento del vehículo, estado de los componentes, condiciones de conducción, etc. Estos datos se utilizan para mejorar la seguridad vial, proporcionar alertas de mantenimiento preventivo, ofrecer servicios de emergencia en caso de accidente y mejorar la experiencia de conducción.
• Gestión de flotas: el IoT facilita la gestión eficiente de flotas de vehículos, como los utilizados en servicios de transporte público o logística. Los sensores conectados en los vehículos permiten la monitorización en tiempo real de la ubicación, el rendimiento y el consumo de combustible. Esto ayuda a optimizar las rutas, programar el mantenimiento, reducir los costes operativos y mejorar la eficiencia en la entrega de productos y servicios.
• Estacionamientos inteligentes: estas tecnologías también se utilizan para ayudar a los conductores a encontrar lugares de estacionamiento disponibles de manera más rápida y eficiente. Los sensores conectados a las plazas de estacionamiento detectan su disponibilidad y transmiten esa información a través de aplicaciones móviles o señalización en tiempo real. Esto reduce el tiempo de búsqueda de estacionamiento, disminuyendo la congestión y mejorando la experiencia del conductor.
• Logística y cadena de suministro: el IoT se aplica en la gestión de la cadena de suministro y la logística para rastrear y monitorizar la ubicación, el estado y el flujo de mercancías en tiempo real. Los sensores conectados a los contenedores, paquetes o vehículos de transporte permiten un seguimiento preciso y actualizado del movimiento de las mercancías, lo cual mejora la visibilidad de la cadena de suministro, optimiza la planificación y ayuda a prevenir pérdidas o robos. Una aplicación reciente es la relacionada con la gestión de la cadena de frío en la distribución de la vacuna COVID-19. La inteligencia geográfica es la clave para comprender dónde deben ir las vacunas y cómo llevarlas allí. El IoT puede ser clave a la hora de planificar la logística y distribución de vacunas y material sanitario, a través de la conjunción de distintas capas de datos. 

5.4. Agricultura y automatización industrial 

La creciente población mundial se estima que alcanzará aproximadamente los 10 mil millones de seres humanos para el año 2050. Con el fin de alimentar a una población tan masiva, es necesario avanzar en los enfoques agrícolas actuales. Por lo tanto, existe la necesidad de combinar la agricultura con la tecnología para mejorar la producción de manera eficiente. En este sentido, una de las posibles soluciones en esta dirección es la tecnología de invernadero, la cual proporciona una forma de controlar los parámetros ambientales para mejorar la producción de cultivos. Los dispositivos inteligentes y los sensores hacen más fácil el control del clima dentro de las cámaras de cultivo y la monitorización del proceso, lo que resulta en ahorro de energía y una mejora en la producción. La automatización de la industria es otra ventaja del IoT. Esta tecnología ha proporcionado soluciones innovadoras para la digitalización de fábricas, la gestión de inventarios, el control de calidad y la optimización y gestión de la logística y la cadena de suministro. Con el IoT, las empresas pueden aprovechar al máximo los datos recopilados en tiempo real para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia en todos los aspectos de su operación. 

5.5. Infraestructuras 

El IoT ofrece muchas posibilidades en el ámbito del control de infraestructuras, mejorando la eficiencia, seguridad y sostenibilidad de los sistemas. Algunas de las aplicaciones son:

• Monitorización y mantenimiento predictivo: el IoT permite la monitorización continua de infraestructuras como puentes, edificios, carreteras y sistemas de distribución de agua y energía. Los sensores conectados recopilan datos en tiempo real sobre el rendimiento estructural, la calidad del agua, la temperatura, la humedad y otros parámetros relevantes. Estos datos se utilizan para identificar problemas potenciales, predecir fallos y programar el mantenimiento de manera predictiva, lo que ayuda a evitar problemas y mejorar la eficiencia en su gestión.
• Eficiencia energética: se utiliza para optimizar la eficiencia energética de sistemas como el alumbrado público, climatización y los sistemas de gestión de energía en edificios. Los sensores y dispositivos conectados recopilan datos sobre el consumo de energía en tiempo real y permiten la monitorización y el control remoto de estos sistemas. Esto permite una gestión más eficiente de la energía, el ajuste automático de la iluminación y la climatización según las condiciones ambientales y la detección de anomalías que pueden indicar un uso ineficiente de la energía.
• Gestión del tráfico y transporte inteligente: los sensores conectados a los semáforos, las carreteras y los vehículos recopilan datos en tiempo real sobre el flujo de tráfico, las condiciones de la carretera y los patrones de conducción. Estos datos se utilizan para optimizar la sincronización de los semáforos, proporcionar información en tiempo real a los conductores y optimizar las rutas de transporte público.
• Gestión del agua: para el suministro de agua potable, la gestión de inundaciones y la conservación del agua. Los sensores conectados a las tuberías y los sistemas de distribución de agua recopilan datos sobre la calidad del agua, el flujo y los niveles de presión. Estos datos se utilizan para detectar fugas, controlar el uso del agua y proporcionar alertas en caso de problemas en la infraestructura, lo que ayuda a conservar el agua y mejorar la gestión de recursos.
• Seguridad y vigilancia: el IoT se aplica en la seguridad y vigilancia de las infraestructuras críticas, como aeropuertos, estaciones de tren, centrales eléctricas y plantas industriales. Los sensores y las cámaras conectados permiten la monitorización en tiempo real, la detección de intrusiones y el análisis de comportamiento anormal. Esto mejora la seguridad de las infraestructuras y permite una respuesta más rápida ante situaciones de emergencia. 

6. APLICACIONES EN SALUD: IoMT 

El Internet de las cosas de salud o de los llamados dispositivos médicos (en inglés, Internet of Medical Devices o IoMT), combina la fiabilidad y la seguridad de los dispositivos médicos tradicionales con las capacidades de dinamismo y escalabilidad del Internet de las cosas.  La llegada de la IoMT se debe principalmente al aumento de uso y desarrollo de dispositivos médicos conectados y distribuidos, lo cual está trayendo consigo aplicaciones prometedoras y también numerosos desafíos [5]. Los dispositivos médicos personales a menudo vienen como dispositivos vestibles, los llamados wearables.

La IoMT es la interconexión no sólo entre numerosos dispositivos médicos personales, sino también entre los dispositivos y los sistemas de atención sanitaria, como hospitales, profesionales y empresas privadas, lo que permite una serie de aplicaciones muy interesantes. 

6.1. Mejora del autocuidado 

El uso de determinados sensores y dispositivos hace que los usuarios tengan acceso a datos sobre su salud, lo que les permite ser conscientes de ciertos parámetros fisiológicos y mejorar aspectos relacionados con su bienestar y autocuidado. Los dispositivos de seguimiento de actividad física como son por ejemplo los relojes inteligentes o las pulseras de actividad están equipados con sensores que registran datos como la frecuencia cardíaca, los pasos dados, las calorías quemadas y la calidad del sueño. Estos dispositivos permiten a los usuarios monitorizar su actividad física diaria y establecer metas para mejorar su condición de salud. Al tener acceso a estos datos en tiempo real, los usuarios pueden realizar ajustes en su estilo de vida y adoptar hábitos más saludables. Además, existen aplicaciones móviles que se conectan a dispositivos de salud y bienestar, como básculas inteligentes, medidores de presión arterial y dispositivos de sueño. Estas aplicaciones recopilan datos y proporcionan información útil sobre el estado de salud de los usuarios.  

6.2. Aumento de la eficacia y adherencia al tratamiento 

Algunos dispositivos conectados permiten obtener información sobre la eficacia de la terapia prescrita y mejorar la adherencia al tratamiento. Por ejemplo, los envases de medicamentos inteligentes pueden enviar recordatorios a los pacientes para que tomen sus medicamentos en el momento adecuado y también pueden rastrear y registrar la administración de medicamentos para un mejor seguimiento por parte de los profesionales de salud. El uso de pastilleros inteligentes conectados que permiten configurar los tiempos de administración, dosis y lanzar alertas a distintos dispositivos móviles cuando el paciente tiene que tomar la medicación, y saber si el paciente sigue el tratamiento o lanzar alertas cuando lo toma de manera incorrecta.

Y el uso de medicamentos conectados, como es por ejemplo la tecnología Propeller health, que utiliza inhaladores conectados para saber si el paciente está tomando correctamente sus inhaladores, y que éste sea consciente de la evolución de su enfermedad, integrando otros indicadores como la calidad del aire. Algunos estudios indican que los pacientes que usaron estos dispositivos para controlar su asma experimentaron una disminución significativa en el uso de inhaladores de rescate y mayores tasas de adherencia a la medicación en comparación con los pacientes que no utilizaron la plataforma.

Sensor y aplicación del inhalador inteligente Propeller Health. Obtenido de resmed.co.uk. 

6.3. Tecnologías para el cribado y ayuda al diagnóstico 

Los wearables juegan un papel en la ayuda al diagnóstico de enfermedades como las arritmias cardíacas al permitir el registro continuo y ambulatorio de la actividad eléctrica del corazón, que puede ser analizada a través de distintos algoritmos o profesionales sanitarios en busca de anomalías en el ritmo cardíaco. En este sentido, la tecnología ha evolucionado a partir de algunas más incómodas y voluminosas como los tradicionales Holter, a monitores portátiles más ligeros, los cuales pueden proporcionar monitorización EKG continua, como son los relojes y parches, superando además a los sistemas de monitorización tradicional a la hora de detectar arritmias, debido a su uso durante períodos de tiempo más largos.

Además, las mediciones de la frecuencia cardíaca durante el descanso o el ejercicio se pueden utilizar para predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular. En poblaciones sanas, una frecuencia cardíaca en reposo elevada se ha asociado con un mayor riesgo de enfermedad arterial coronaria y muerte y también es un predictor de resultados adversos en pacientes con insuficiencia cardíaca. Así mismo, la variabilidad de la frecuencia cardíaca también se ha relacionado fuertemente con el riesgo de eventos cardiovasculares adversos. Un ejemplo muy interesante es el del uso de wearables como herramientas para diagnosticar la fibrilación auricular.

Diferentes estudios realizados a través de la monitorización con relojes o parches han demostrado que su uso condujo a mayores tasas de diagnóstico y se asoció en un inicio precoz del tratamiento anticoagulante. Otros ejemplos incluyen el uso de estas tecnologías para el cribado de factores de riesgo, a través de algoritmos de aprendizaje semisupervisado, desarrollado a partir de los datos obtenidos de miles de personas usuarias de relojes tipo Fitbit, Apple Watch y Wear OS, consiguiendo detectar niveles altos de colesterol y de hipertensión con alta precisión, a partir de los datos de frecuencia cardíaca y número de pasos. 

6.4. Telemonitorización y seguimiento de personas con enfermedades crónicas 

Algunas tecnologías permiten obtener información en tiempo real, a partir de diversas tecnologías, como sensores, wearables y dispositivos médicos, los cuales pueden recoger datos y dignos vitales (ritmo cardíaco, presión arterial, glucosa en sangre, saturación de oxígeno, etc.), y enviarlos de forma segura a plataformas de gestión, sin necesidad de estar físicamente presentes en un centro sanitario. De esta forma, sirven de ayuda en la toma de decisiones en salud de los profesionales, que pasan a disponer de una mejor información para proporcionar un tratamiento más adecuado. Además, cuando los pacientes están continuamente monitorizados y los profesionales pueden acceder a datos en tiempo real a través de distintas plataformas, las enfermedades pueden tratarse de forma más adecuada, evitando que se produzcan complicaciones graves. Todo ello permite una atención preventiva, evitando visitas a los servicios de urgencias y hospitalizaciones innecesarias.

Durante la pandemia de COVID-19 se han realizado distintos estudios sobre el uso de sensores de pulsioximetría para la monitorización de personas de forma centralizada, que han permitido detectar precozmente la necesidad de hospitalización.

Algunas investigaciones apuntan al uso de smartphones para monitorizar enfermedades como el Parkinson, con el objetivo de medir y monitorizar los síntomas en tiempo real, evaluar su progresión y recolección de datos para evaluar la eficacia de determinados fármacos o ensayos clínicos. 

6.5. Servicios de teleasistencia avanzada 

Además de los clásicos sistemas de alerta, incluyen también dispositivos de monitorización de actividad física en el domicilio, a través de wearables, de dispositivos colocados en el suelo, camas, etc., o mediante la monitorización ambiental no invasiva a través de cámaras y sensores, son capaces de identificar distintos tipos de actividades, cambios en patrones de determinados hábitos o detectar una posible caída y emitir alertas a una central de emergencias. Tecnologías que además se pueden combinar con otras, como algoritmos de basados en inteligencia artificial que identifican cambios precoces en la marcha de las personas y son capaces de estratificar el riesgo de caídas. 

6.6. Optimización de la atención sanitaria 

El IoMT está empezando a jugar un papel muy importante en la propia hospitalización a distintos niveles. El concepto ‘hospital del futuro’ hace referencia a aquel que ha surgido a partir de los nuevos cambios tecnológicos y sociales, y que puede establecer la automatización y estandarización de tareas basadas en conocimiento. Esto implica métodos para conectar todo el proceso sanitario basado en IoT y tecnología de sensores, aumentando la eficiencia operativa con funciones de monitorización y retroalimentación en tiempo real. A través de estas innovaciones, los hospitales pueden aspirar a brindar atención sanitaria individualizada de alta calidad de manera continua. Por ejemplo, será posible ofrecer un manejo sistemático de enfermedades utilizando información sobre el historial de enfermedades pasadas o el estilo de vida del paciente, y teniendo en cuenta el estado actual. El valor fundamental de los hospitales del futuro es asegurar la conectividad interna y externa, mejorar la eficacia del tratamiento de los pacientes y mejorar las experiencias mediante la automatización y optimización de los procesos internos.

Esquema de uso del IoT en las instituciones sanitarias. Obtenido de Usage of the Internet of Things in Medical Institutions and its Implications. 

Se considera que el IoT es la tecnología más importante para lograr este objetivo. Actualmente, los hospitales están expandiendo su uso del IoT de diversas formas, desde el seguimiento de equipos médicos mediante GPS hasta la evaluación de pacientes. Un buen ejemplo de ello es la implementación de sistemas de ‘UCI sin paredes’, un enfoque amplio que busca identificar y tratar adecuadamente a los pacientes en riesgo, en función de su nivel de atención requerida, independientemente de donde el paciente se encuentre ingresado.  Para ello, se implementan sistemas de alerta capaces de detectar de forma precoz alteraciones fisiopatológicas que son detectables a partir de determinados dispositivos y sensores. Estos sistemas analizan los datos y emiten alertas en las fases iniciales de algunas enfermedades, antes de que el deterioro del paciente esté establecido, permitiendo optimizar el diagnóstico e intensificar las medidas terapéuticas en caso necesario, en el propio lugar donde se encuentre el paciente. El IoT puede además mejorar la eficiencia en los hospitales y centros de salud al permitir la gestión y monitorización de recursos y activos. Por ejemplo, se pueden utilizar sensores para rastrear el flujo de pacientes, la disponibilidad de camas y equipos médicos, y garantizar una distribución más efectiva de los recursos. 

El Hospital de Stanford se convirtió en 'un hospital de primer orden de Internet de las cosas'. Todos los dispositivos biomédicos y la mayoría de los ordenadores portátiles y otros equipos del edificio tienen sensores conectados a un sistema de ubicación en tiempo real, lo que permite un inventario más preciso. En lugar de que se activen alarmas y alertas en las habitaciones de los pacientes, las enfermeras recibirán notificaciones inmediatas en los teléfonos que llevan consigo. La farmacia utiliza tres máquinas robóticas que seleccionan los medicamentos y los preparan en dosis únicas para entregarlos en las estaciones de dispensación de medicamentos en todo el hospital. Los pedidos de medicamentos, junto con cualquier medicamento devuelto, se ingresan directamente en el registro de salud electrónico del paciente. Los robots de mensajería autónomos transportarán ropa de cama y basura entre el nuevo hospital y el muelle de carga centra, para que los trabajadores no tengan que hacerlo.

En España, el Hospital Sant Joan de Déu ha diseñado Cortex, un espacio para la gestión inteligente de la información generada en el hospital por el paciente, familia y entorno. El objetivo es que los datos que se recogen y analizan sean de utilidad para la asistencia, la toma de decisiones y la creación de modelos de predicción asistencial y logística. El espacio está formado por tres grandes áreas:

• Contact center: se trabaja en una atención multicanal orientada a la atención proactiva y personalizada de la atención. Está formado por varios módulos equipados con mesas, ordenadores y teléfonos que hacen posible dar respuesta a los pacientes a través del Portal del Paciente, del teléfono, el correo electrónico u otras vías de contacto.
• eCAre: es la oficina que centraliza los proyectos de atención no presencial, principalmente la monitorización a distancia y la telemedicina. Por ejemplo, un sistema de monitorización de pacientes de cardiología permite a los pacientes moverse por el centro hospitalario a la vez que puede identificar de forma automática alertas críticas, que sirven para anticipar y mejorar la toma de decisiones, pasando de una medicina reactiva a una medicina preventiva. En este espacio se gestiona también la atención urgente remota y la hospitalización domiciliaria.
• Command center: orientado a la recogida y análisis de la información, se basa en el principio de eficiencia. Varios profesionales tienen acceso al control de los datos en tiempo real, cuya acumulación permite analizar la información para mejorar la calidad de la asistencia, optimizar procesos y acompañar en el proceso asistencial. La gestión de recursos también se mejora mediante este sistema: el "video wall" permite ver la evolución de las urgencias, los flujos de hospitalización, el estado de la Unidad de Cuidados Intensivos, el Bloque Quirúrgico o las principales infraestructuras del centro. 

6.7. Mejora de la gestión de activos en salud 

Mediante la automatización de algunos procesos de logística y de asistencia sanitaria, los dispositivos IoT pueden ayudar a rastrear y gestionar los activos sanitarios. Los sensores pueden proporcionar información sobre la ubicación, estado y disponibilidad de los activos, lo que facilita su localización y programación de mantenimiento. Esto mejora la eficiencia en la programación de equipos, evita pérdidas o robos, y garantiza que los dispositivos estén disponibles cuando se necesiten. Otra utilidad es la gestión de inventario y cadena de suministro.

 Mediante el uso de sensores y etiquetas inteligentes en los productos y equipos, el IoT puede rastrear y monitorizar el inventario en tiempo real. Esto permite una gestión más eficiente de los suministros, asegurando que los productos estén disponibles cuando se necesiten y evitando la escasez o el exceso de inventario. Además, el IoT puede proporcionar información sobre la cadena de suministro, como el seguimiento de lotes y fechas de vencimiento, lo cual ayuda a garantizar la seguridad y calidad de los productos utilizados. 

6.8. Vigilancia de la salud pública 

La función de los sistemas de salud pública es comprender y responder a las tendencias de salud que afectan a las poblaciones. Esto se logra a través la recopilación y análisis continuos de los indicadores de salud de la población. El IoT también puede monitorizar las condiciones ambientales en áreas donde vivimos, trabajamos y jugamos.

La recopilación de datos tradicionales de vigilancia puede ser engorrosa, costosa y lenta, a menudo confiando en fuentes de datos obtenidas en papel y digitalmente extraídas. Al contrario, los datos de IoT tienen varias ventajas sobre los datos tradicionales de vigilancia: alto volumen y frecuencia de recopilación de datos, triangulación de datos, disponibilidad en tiempo real y un esfuerzo mínimo de adquisición. Como fuente de datos de vigilancia, las tecnologías de la información son potencialmente ventajosas porque su absorción casi universal por una parte significativa de la población crea grandes cantidades y variedades de datos.

Se han utilizado por ejemplo datos de wearables para entender la duración, la calidad y el cambio de patrón de sueño con el tiempo, a partir de los datos recogidos en 6.000 millones de noches de los usuarios. Y algunos investigadores están intentando analizar indicadores de salud a partir de fuentes de datos poco convencionales, como los smartphones, búsquedas en Internet, las redes sociales, wearables, sensores ambientales y ventas en farmacias. Aunque quizás el principal reto por delante en este ámbito es cómo los sistemas de salud pública pueden acceder a todos los datos que se están recopilando.

A nivel práctico, la pandemia del COVID-19 ha revelado la necesidad de fortalecer nuestros sistemas de vigilancia y respuesta en salud pública. Con la disponibilidad de datos públicos y los avances en la reunión y el análisis, existe la oportunidad de reforzar los sistemas de vigilancia existentes aprovechando fuentes de datos complementarias como los datos basados en IoT. 

6.9. Investigación y análisis de datos 

El IoT facilita la recopilación masiva de datos sanitarios, lo que abre oportunidades para la investigación y el análisis de datos a gran escala. Los datos recopilados de manera centralizada y anónima pueden ayudar a identificar patrones, tendencias y nuevas perspectivas para el avance de la atención sanitaria y el desarrollo de tratamientos más efectivos. 

7. SENSORES MÉDICOS Y NO MÉDICOS 

Dentro del vasto ecosistema del IoT, los sensores médicos y no médicos desempeñan un papel fundamental en la recopilación de información relevante para la monitorización y el cuidado de la salud. Estos sensores son dispositivos capaces de detectar y medir diferentes variables físicas, químicas o biológicas, y transmitir los datos obtenidos a través de redes inalámbricas para su análisis y posterior aplicación.

Los sensores médicos se utilizan específicamente en el ámbito de la salud y la atención sanitaria. Estos dispositivos son diseñados para capturar datos biomédicos vitales, como el ritmo cardíaco, la presión arterial, la temperatura corporal, la saturación de oxígeno en la sangre y muchas otras variables que pueden ser clave para el diagnóstico, seguimiento y tratamiento de enfermedades. Estos sensores pueden estar integrados en dispositivos portátiles, como pulseras de actividad física, relojes inteligentes y parches electrónicos, lo que permite la monitorización continua y no invasiva de la salud de los pacientes.

Por otro lado, los sensores no médicos, aunque no están específicamente diseñados para aplicaciones sanitarias, también pueden desempeñar un papel importante en el contexto de la salud. Estas tecnologías abarcan una amplia gama de dispositivos que recopilan datos ambientales, como la calidad del aire, la radiación UV, la contaminación acústica o la presencia de sustancias químicas en el entorno. Estos datos pueden ser utilizados para evaluar el impacto del entorno en la salud humana, identificar riesgos potenciales y tomar medidas preventivas.

El Internet de las cosas ha permitido una integración sin precedentes de los sensores médicos y no médicos en sistemas de salud más amplios. Los datos recopilados por estos sensores se pueden enviar a plataformas digitales centralizadas, donde son analizados por algoritmos basados en inteligencia artificial y utilizados para generar información valiosa. Esta información puede ser compartida con profesionales de la salud, investigadores y pacientes, lo que facilita un enfoque más personalizado y proactivo en la atención sanitaria.

La importancia de los sensores médicos y no médicos en la salud radica en su capacidad para proporcionar datos objetivos y en tiempo real, lo que permite una monitorización continua y precisa de la condición de un individuo, el seguimiento de cambios y la detección temprana de anomalías o problemas de salud. Además, estos sensores pueden facilitar la atención sanitaria personalizada, permitiendo que los profesionales de la salud tengan acceso a información detallada y actualizada sobre la condición de un paciente, lo que facilita la toma de decisiones clínicas informadas y mejora la calidad de la atención. 

7.1. Sensores médicos 

El uso de este tipo de sensores también está revolucionando la participación activa de los pacientes en su propio cuidado de salud. Los datos recopilados por estos sensores pueden ser visualizados y analizados por los propios pacientes, lo que les permite tomar medidas proactivas para mejorar su bienestar y adoptar un enfoque preventivo para la gestión de enfermedades crónicas.

Sin embargo, junto con los beneficios de esta tecnología, también surgen desafíos relacionados con la privacidad y seguridad de los datos, así como la confiabilidad y precisión de los sensores. La adopción de estándares y regulaciones robustas se vuelve crucial para garantizar la integridad de los datos y la confianza en estas tecnologías. Es importante destacar que estas tecnologías entran dentro de la categoría de dispositivos médicos y para su uso en nuestro ámbito han de estar certificados como tales. Para obtener la aprobación, un dispositivo debe mostrar evidencia de que es seguro y eficaz para un uso en particular. En Europa están regulados con el marcado CE, aunque esta marca no garantiza que los algoritmos de los sensores (por ejemplo, los de evaluación del ritmo cardíaco) sean precisos, por lo que su supervisión clínica es más que necesaria, para la interpretación diagnóstica. La exactitud diagnóstica reportada de un dispositivo dependerá de su algoritmo, la población de pacientes utilizando el dispositivo, la configuración y las condiciones bajo las cuales se realiza la sensorización.

A nivel de investigación sobre el uso de estas tecnologías, el número de estudios relacionados con el uso de IoT en el ámbito de la salud se ha identificado un gran número de aplicaciones están relacionadas con neurología (31%), cardiología (28%) y psiquiatría/psicología (20%); y el resto están relacionadas con las áreas de endocrinología, gastroenterología, enfermedad infecciosa e inmunología, nefrología, oftalmología, traumatología y ortopedia, otorrinolaringología, neumología, rehabilitación y reumatología.

Sensores utilizados en cardiología. Los dispositivos digitales para la monitorización del ritmo cardíaco se pueden dividir en dos grupos basados en la tecnología utilizada para evaluar el ritmo cardíaco: el registro de electrocardiograma (EKG) y uso de fotopletismografía (PPG).

Los dispositivos que recogen el EKG suelen hacerlo mediante el registro de una derivación (habitualmente relojes y pulseras), aunque también existen otras tecnologías que se aplican en el pecho o en miembros superiores o inferiores, capaces de registrar un mayor número de derivaciones. Los relojes inteligentes han integrado algoritmos de detección de fibrilación auricular y, aunque los datos sobre la precisión del algoritmo han sido hasta hace poco limitados, un metaanálisis reciente mostró que los relojes inteligentes no eran inferiores a las estrategias clásicas de screening, por lo que se postulan como unas tecnologías con un enorme potencial a la hora de identificar precozmente determinaos tipos de arritmias.

La fotopletismografía es capaz de monitorizar la frecuencia cardíaca y detectar arritmias utilizando una técnica óptica que analiza el pulso periférico. Para ello, se usa una fuente de luz y un detector que miden cambios en el volumen sanguíneo dentro de la superficie de la piel, detectando diferencias en la intensidad de la luz reflejada, generando una forma de onda de pulso. Esto permite medir la frecuencia y ritmo cardíaco y la saturación de oxígeno en sangre. La relativa facilidad de la tecnología PPG ha permitido su incorporación a distintos dispositivos portátiles como pulseras, bandas de antebrazos, anillos, auriculares, etc. 

Sensores cardiológicos. De izquierda a derecha: smartwatch, Alivecor de Kardia y Lifesignals Patch.

Existen también prendas de vestir que incluyen electrodos para la monitorización del ritmo cardíaco, las cuales se están integrando en camisas, sujetadores deportivos y bandas elásticas, aunque los estudios sobre su uso son todavía limitados.  

Representación de la vista general del uso de dispositivos en cardiología. Obtenido de How to use digital devices to detect and manage arrhythmias. 

Otras tecnologías en desarrollo en esta área incluyen el uso de smartphones para la medición de la presión arterial a través de la luz led de smartphones, de sus cámaras para la detección de enfermedades coronarias, e incluso a través de altavoces inteligentes capaces de medir ecos reflejados por el cuerpo humano a partir de los latidos cardíacos. El análisis de la respiración a través de altavoces también se está utilizando para la identificación de parada cardiorrespiratoria.

Endocrinología. En este ámbito, la mayor parte de los desarrollos se concentran en la medición de glucosa en sangre, que pasa por sensores cada vez menos invasivos que permiten la monitorización continua en pacientes con diabetes y su integración con otras tecnologías, como son por ejemplo las bombas de insulina. De esta forma, los sistemas de medición han evolucionado desde los ya clásicos sistemas de punción y obtención de muestras de sangre capilar, a dispositivos menos invasivos que se sitúan en el espacio intersticial y permiten una medición continua que se transmite a dispositivos como teléfonos inteligentes; o sensores implantables capaces de medir la glucosa a lo largo de mucho tiempo. 

Sensores de monitorización de glucosa en sangre: a la izquierda sensor FreeStyle de Abbott y a la derecha sensor implantable Eversense de Ascensia. 

Salud mental. El análisis de datos relacionados con señales conductuales, psicológicas y sociales puede revelar información valiosa sobre los estados internos de los individuos y ser de ayuda en el tratamiento de distintas enfermedades mentales. Estos datos se pueden recopilar utilizando tecnologías relacionadas con IoT. A continuación, describimos algunas de estas tecnologías:

• Datos de comportamiento: capturan características observables de las acciones e intenciones individuales. Estos datos pueden incluir la ubicación, características del habla, actividad del paciente e interacción con dispositivos como teléfonos inteligentes o relojes inteligentes. En el ámbito de la salud mental, se ha establecido una conexión entre la depresión y la actividad sedentaria. Se pueden inferir la ubicación y la movilidad física de una persona utilizando técnicas como el rastreo, sensores de acelerómetro basados en satélites y triangulación mediante señales de radio como Wi-Fi. Además, los patrones de voz pueden ser rastreados utilizando micrófonos de teléfonos o relojes inteligentes, ya que características como el rango de frecuencia, la tasa de habla y el volumen pueden ser indicadores significativos de trastornos mentales, especialmente la depresión. El uso de tecnologías cotidianas como los teléfonos inteligentes puede ayudar a determinar el estado mental de una persona. Por ejemplo, la frecuencia de uso de un smartphone puede cambiar en diferentes estados de personas diagnosticadas con trastorno bipolar. Otro tipo de datos conductuales se puede rastrear utilizando sensores comúnmente adoptados, como acelerómetros y giroscopios, para medir el nivel de actividad física. Este tipo de datos puede indicar el estado de salud mental, por ejemplo, pacientes con esquizofrenia tienden a disminuir su nivel de actividad física cuando su enfermedad empeora.
• Datos fisiológicos: como la expresión facial, la frecuencia cardíaca, el movimiento ocular y la actividad electrodérmica, pueden ser marcadores importantes para evaluar la salud mental. Las cámaras de los teléfonos móviles pueden capturar expresiones faciales y cambios en el movimiento ocular, lo cual proporciona señales significativas relacionadas con el estado mental del paciente. Además, la variabilidad de la frecuencia cardíaca se ha relacionado con la mortalidad en pacientes con trastornos mentales, especialmente aquellos que sufren de depresión. También se puede rastrear niveles más altos de actividad electrodérmica mediante el uso de sensores wearables, y esto puede estar relacionado con síntomas negativos y resultados funcionales pobres en pacientes con esquizofrenia.
• Datos sociales: las características sociales, que representan el nivel de compromiso en las interacciones de una persona con otros, también pueden utilizarse como indicadores del bienestar mental. Las interacciones sociales se pueden rastrear utilizando tecnologías como Bluetooth, Wi-Fi o el micrófono para reconocer la ubicación y proximidad entre individuos. Estas tecnologías se han utilizado para capturar el movimiento y la interacción entre pacientes con esquizofrenia, lo cual proporciona información sobre cómo se relacionan entre sí y también sobre aspectos de usabilidad y aceptabilidad. Además, el uso de redes sociales como Facebook, Instagram o Twitter se puede utilizar para determinar el estado mental de los pacientes. Por ejemplo, se ha investigado el uso de fotos de Instagram para detectar características que puedan predecir síntomas de depresión entre los usuarios. 

En general, el análisis de datos relacionados con señales conductuales, psicológicas y sociales puede proporcionar información significativa sobre los estados internos de los individuos. Algunos de estos datos se pueden recopilar de manera efectiva utilizando las tecnologías existentes, lo que puede ayudar a complementar los informes de los pacientes y proporcionar mejores diagnósticos y tratamientos personalizados por parte de los profesionales de la salud. 

Teleasistencia avanzada. El uso de sensores en el ámbito sociosanitario, específicamente dentro de la teleasistencia, tiene un gran potencial como herramientas valiosas para mejorar la calidad de vida y la seguridad de las personas mayores o con necesidades especiales. Estos sensores se utilizan para monitorizar y recopilar información relacionada con la salud y el bienestar, permitiendo una atención más efectiva y personalizada. De esta forma, estas tecnologías permiten dotar a la teleasistencia de un carácter predictivo y proactivo, que permite adelantarse a las necesidades de los usuarios y evitar situaciones de riesgo, incluso antes de que aparezcan.

Algunas de sus utilidades en este ámbito son:

• Prevención y detección de caídas: El objetivo de estas tecnologías pasa por la monitorización continua de personas a través para la predicción de una posible futura caída o en su defecto, la detección de la misma y el envío de señales de alarma para una atención temprana. Para lo primero se usan tecnologías de seguimiento continuo y de evaluación de los factores de riesgo, en busca de valores fuera de rango aceptables (cambios en la marcha, presencia de enfermedades, medicación que altere la movilidad, etc.). En cuanto a los sistemas de detección, incluye el uso de dispositivos portátiles como relojes, pulseras o colgantes, cámaras de vigilancia y sensores ambientales, los cuales son capaces de detectar movimientos bruscos o cambios de posición repentinos. Cuando se detecta una caída, se envía automáticamente una alerta a los proveedores de teleasistencia o a los familiares, para que puedan tomar medidas inmediatas y proporcionar ayuda adecuada. Los sensores de movimiento se utilizan para monitorizar la actividad y el movimiento de una persona en su hogar. Pueden instalarse en diferentes habitaciones y detectar patrones de movimiento. Por ejemplo, si una persona no se levanta de la cama durante un período de tiempo prolongado o si no se detecta movimiento en la cocina cuando se espera que esté preparando comidas, se puede enviar una alerta para verificar su bienestar.
• Sensores en puertas y ventanas: permiten monitorizar la actividad y detectar situaciones anormales. Por ejemplo, si una puerta se deja abierta durante un período prolongado o si se detecta una apertura no autorizada, se puede enviar una alerta para verificar si la persona está en peligro o necesita asistencia.
• Sensores de humo y monóxido de carbono: detectan la presencia de estos compuestos en el ambiente y activan una alarma para alertar a la persona y a los servicios de teleasistencia sobre una situación de emergencia. Esto es especialmente importante para las personas con dificultades para responder rápidamente a estas situaciones. 

Ropa inteligente. Un campo también en desarrollo es el de la inserción de sensores en determinados tejidos (dispositivos electrónicos flexibles y ligeros que se integran directamente en los tejidos para recopilar datos del entorno o del usuario) o los llamados textiles inteligentes, que se definen como materiales capaces de cambiar su comportamiento como respuesta a la influencia de factores o estímulos externos, tales como fuentes mecánicas, de calor, químicas, eléctricas u otras. Permiten que la ropa adquiera funcionalidades adicionales, como sentir las condiciones ambientales y reaccionar a ciertos estímulos, o recopilar información sobre el cuerpo del usuario, como la temperatura corporal, la frecuencia cardíaca, la actividad física y la respiración, con múltiples aplicaciones.

Estos datos pueden ser utilizados para monitorizar la salud y el bienestar de las personas, principalmente en el ámbito deportivo y en el sanitario. Por ejemplo, los atletas pueden usar ropa inteligente con sensores para medir su rendimiento durante el ejercicio y ajustar su entrenamiento.  Y en salud, por ejemplo, se está investigando el uso de estos tejidos para la monitorización del síndrome de apnea obstructiva del sueño. 

Esquema de uso de ropa inteligente. Obtenido de A Wireless Textile-Based Sensor System for Self-Powered Personalized Health Care. 

Otras aplicaciones en el ámbito de la salud que se están explorando son las de monitorización de actividades fisiológicas como la cardíaca y obtención de EKG a partir de sensores flexibles incrustados en el propio tejido que utilizan polímeros conductores.

Además de la monitorización de la salud, los sensores en los tejidos también pueden tener aplicaciones relacionadas con la seguridad. Por ejemplo, se pueden incorporar sensores de proximidad para alertar al usuario cuando se acerque a objetos peligrosos o para detectar la presencia de gases tóxicos en el entorno. Esta funcionalidad puede ser especialmente útil en entornos laborales peligrosos, como la construcción o la industria química.

Otras futuras aplicaciones de la ropa inteligente es la mejora del confort y la comodidad. Por ejemplo, los sensores de humedad pueden ajustar automáticamente la transpirabilidad de la tela en respuesta a la sudoración del cuerpo, manteniendo así una sensación de frescura y sequedad. Además, los sensores textiles también podrán contribuir a la interacción con otras tecnologías. Por ejemplo, se pueden incorporar sensores táctiles en la ropa para controlar dispositivos electrónicos, como teléfonos inteligentes o reproductores de música, simplemente tocando la tela en ciertas áreas designadas. Esto elimina la necesidad de sacar el dispositivo del bolsillo o de usar interfaces físicas adicionales.

Aunque los sensores en tejidos para crear ropa inteligente ofrecen muchas ventajas, también se enfrentan a una serie de retos y obstáculos que deben superarse para su adopción generalizada:

• Integración y lavado: Los sensores textiles deben integrarse de manera efectiva en los tejidos sin comprometer la comodidad o la apariencia de la prenda. Además, deben ser capaces de resistir los movimientos mecánicos, cambios de temperatura y el contacto con el sudor, incluyendo el lavado y el cuidado regular, lo que implica desafíos en términos de durabilidad y resistencia al agua.
• Desempeño y sostenibilidad de los materiales: la sostenibilidad es un concepto multifacético que implica la integración de un mejor uso de los materiales, la reducción de las huellas generales del carbono y el equilibrio entre el uso de recursos renovables y productos biodegradables con una economía eficiente de reciclaje y nueva fabricación.
• Energía y autonomía: Los sensores necesitan una fuente de energía para funcionar, lo que puede ser un desafío en términos de alimentación. La integración de baterías o sistemas de recolección de energía en prendas de vestir sin comprometer la flexibilidad y la estética es un obstáculo importante.
• Interfaz y usabilidad: La forma en que los usuarios interactúan con los sensores y acceden a la información recopilada. Se deben desarrollar interfaces intuitivas y fáciles de usar para garantizar la experiencia de usuario.
• Precisión y fiabilidad: Los sensores deben ser precisos y confiables en la recopilación de datos. La calidad de la señal y la capacidad de los sensores para adaptarse a diferentes contextos y usuarios son aspectos cruciales que deben abordarse.
• Costo y accesibilidad: En la actualidad, la incorporación de sensores en tejidos puede ser costosa, lo que limita su accesibilidad para muchos usuarios. 
• Normativas y estándares: La falta de normativas y estándares claros en el campo de los sensores textiles puede dificultar la integración y la interoperabilidad entre diferentes productos y fabricantes. Establecer regulaciones y estándares adecuados será esencial para impulsar la industria y garantizar la calidad y la seguridad de los productos. 

7.2. Sensores no médicos 

Aunque no están específicamente diseñados para aplicaciones sanitarias, pueden tener un impacto significativo en el ámbito de la salud al proporcionar datos sobre el entorno que pueden afectar la salud humana. Estos sensores recopilan información sobre diversos aspectos ambientales, lo que permite evaluar y comprender mejor cómo el entorno influye en nuestra salud y bienestar. Estos incluyen:

• Calidad del aire: Los sensores de calidad del aire miden y monitorizan la presencia de contaminantes y partículas en el aire, como el dióxido de carbono, el monóxido de carbono, los compuestos orgánicos volátiles y las partículas finas. Estos datos son esenciales para evaluar la calidad del aire en entornos interiores y exteriores y pueden ayudar a identificar áreas con altos niveles de contaminación. Esto es especialmente relevante en personas con enfermedades respiratorias, como el asma, ya que pueden evitar exposiciones dañinas y tomar medidas preventivas.
• Radiación UV: miden la intensidad de la radiación ultravioleta del sol. Estos datos son importantes para evaluar el nivel de exposición de una persona a los rayos UV, lo que puede ayudar a prevenir enfermedades relacionadas como el cáncer de piel. Al proporcionar información en tiempo real sobre los niveles de radiación UV, estos sensores permiten a las personas tomar decisiones informadas sobre la protección solar y evitar la sobreexposición.
• Contaminación acústica: miden y registran los niveles de ruido en el entorno. La exposición prolongada a altos niveles de ruido puede tener efectos negativos en la salud, como el estrés, la pérdida de audición y los trastornos del sueño. Al recopilar datos sobre la contaminación acústica, los sensores permiten identificar áreas ruidosas y tomar medidas para reducir la exposición al ruido excesivo, especialmente en entornos urbanos.
• Sustancias químicas en el entorno: incluye el uso de sensores para detectar y medir la presencia de sustancias químicas en el entorno, como los contaminantes del agua o los productos químicos tóxicos. Esto es especialmente útil en situaciones en las que la exposición a ciertos compuestos puede representar un riesgo para la salud, como en áreas cercanas a fábricas o lugares contaminados. La detección temprana de sustancias químicas peligrosas permite tomar medidas preventivas. 

8. RETOS DE FUTURO DEL INTERNET DE LAS COSAS 

Parece que estamos ante la tormenta perfecta para el desarrollo del IoT, la cual supondrá toda una revolución en el ámbito de la salud, pero no podemos terminar este capítulo sin abordar los principales retos de futuro que esta tecnología pone encima de la mesa:

• Favorecer la interoperabilidad para evitar la fragmentación: mediante el desarrollo de un marco de conectividad común y hacer frente a los cientos de aplicaciones que estarán disponibles para controlar esos dispositivos personales. Esto implica la necesidad de desarrollar productos con APIs abiertas y alianzas para estandarizar las tecnologías, como es por ejemplo AllJoyn, compuesta por 20 empresas líderes en tecnología a nivel mundial que está elaborando un marco de conectividad común (CCF en inglés Common Connectivity Framework).
• Asegurar la privacidad: los problemas de privacidad del IoT surgen como resultado de la compilación de datos detallados sobre el comportamiento de consumo de individuos y barrios, hasta la creación de modelos predictivos de uso de energía, agua y transporte.
• Seguridad: resulta imprescindible proteger los datos sanitarios. La seguridad de la información, la privacidad y la protección de los datos deben abordarse sistemáticamente en la fase de diseño al crear sensores y dispositivos. La adopción de la IoT en el sector sanitario requiere políticas estrictas, y deben introducirse medidas técnicas de seguridad para compartir los datos sanitarios con usuarios, organizaciones y aplicaciones autorizadas.
• No caer en el ‘Internet de las cosas inútiles’: la tecnología ha de ser un fin, no un medio. De la misma forma que no hay que digitalizarlo todo, tampoco hace falta que todo esté conectado. Conectemos solo aquellas cosas que realmente aporten valor a la salud y a nuestra vida.
  

9. RECURSOS COMPLEMENTARIOS RECOMENDADOS

• Tecnología casera para mejorar la vida de las personas con diabetes: Proyecto Nightscouthttps://www.youtube.com/watch?v=L5_Hw4dyQj0
• Ana Freire ‘Algoritmos que salvan vidas’https://vimeo.com/797916326

BIBLIOGRAFÍA 

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